論文の概要: Self-supervised Detransformation Autoencoder for Representation Learning in Open Set Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13557v1
• Date: Fri, 28 May 2021 02:45:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 13:48:30.656533
• Title: Self-supervised Detransformation Autoencoder for Representation Learning in Open Set Recognition
• Title（参考訳）: オープンセット認識における表現学習のための自己教師付きデコンフォーメーションオートエンコーダ
• Authors: Jingyun Jia, Philip K. Chan
• Abstract要約: オープンセット認識問題に対する自己超越手法であるDetransformation Autoencoder (DTAE)を提案する。 提案手法は,未知のクラスを検出し,未知のクラスを分類する上で,大きな利益をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of Open set recognition (OSR) is to learn a classifier that can reject the unknown samples while classifying the known classes accurately. In this paper, we propose a self-supervision method, Detransformation Autoencoder (DTAE), for the OSR problem. This proposed method engages in learning representations that are invariant to the transformations of the input data. Experiments on several standard image datasets indicate that the pre-training process significantly improves the model performance in the OSR tasks. Meanwhile, our proposed self-supervision method achieves significant gains in detecting the unknown class and classifying the known classes. Moreover, our analysis indicates that DTAE can yield representations that contain more target class information and less transformation information than RotNet.
• Abstract（参考訳）: オープンセット認識(OSR)の目的は、既知のクラスを正確に分類しながら未知のサンプルを拒否できる分類器を学習することである。 本稿では,OSR問題に対する自己超越手法であるDetransformation Autoencoder (DTAE)を提案する。 提案手法は,入力データの変換に不変な学習表現に係わる。 いくつかの標準画像データセットの実験は、事前学習プロセスがOSRタスクのモデル性能を著しく改善することを示している。 一方,提案手法は,未知のクラスを検出し,既知のクラスを分類する上で,大きな利益をもたらす。 さらに分析の結果,DTAEはRotNetよりもターゲットクラス情報が多く,変換情報が少ない表現を生成できることがわかった。

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